频率域滤波基础(离散傅里叶变换使用填充的缺陷)

news2024/11/23 16:47:20

本来是个很简单的问题,作者硬是写的这么复杂,翻译还搞错了。重点是我发现作者真正有用的东西没讲到,比如相位和谱如何影响图像。连个转换公式都没有,我只能说作者是在混字数。

首先看关于中心对称是什么意思?我木太明白书上想表达什么,但是中心对称的意思就是以中心为原点旋转180度而相等的意思。

接着看我用红色框出来的地方,其实是利用了表4.1,如下图所示。这里是反变换,所以是HF是实对称函数乘以R+jI,R是偶函数,I是奇函数,所以得到的是HR+jHI,HR是偶函数,HI是奇函数,所以g是实函数。

继续讲上面的内容:上面讲到了低通滤波器和高通滤波器。低频和灰度变化缓慢有关,高频和灰度变化较快。重点来了------对比度和锐化的关系,我使用下图进行说明。

书上说低通滤波器会模糊图像,图4.31的a是低通滤波器,因为在靠近图像中心的位置数值大,本来傅里叶变换的频率域的中心在原点,但是这里移动了,具体解释看书上的图4.23。(我没懂负频率的物理意义,但是百度发现在调制信号的时候都是频率混合,负频率能降低高频也是有意义的。这里的移动把负频率都移动到正频率了,感觉很新奇,但是也没有什么不对劲的地方。)总之图4.31d确实模糊了,这没有问题。而图4.31c是高通滤波器,并且最小值也是大于0,意味着直流项保留了下来,这个滤波器的图增强尖锐细节,而对比度降低了吗?

说实话,我发现滤波之后的图像更清晰了,因为锐化了。但是对比度看的是最亮和最暗的明暗区域,是什么意思?百度说对比度是整张图的最亮和最暗。局部变化缓慢的区域,被衰减了,即是灰度值减小了,这会造成变暗。但是有个矛盾的地方,就是亮的区域灰度值变化缓慢会被模糊,但是亮和暗的边界的周围的区域中,又会把把亮的提高,暗的降低。这是降低对比度?感觉有点像,因为最亮和最暗不是一个像素点,因为这样看不到的,而是能看到的最亮区域,如果被模糊了,所谓的模糊就是和周围像素求均值了,那么最亮的会被拉低,最暗的会被提高灰度级,那么确实对比度降低了。所以锐化和对比度不矛盾。对比度是整体的明暗对比,而锐化是局部的相邻像素的明暗对比。提高相邻像素的对比值,降低整体明暗的对比是合理的。

现在理解图4.32。边缘部分是位于高频区域,被衰减了,那么会造成模糊,这和之前的说法一样,因为减弱了原图的边缘的对比效果,减弱的方式居然是模糊。为什么图像的顶部的两侧需要被模糊呢?这个例子很愚蠢,因为公式4.7.1没有卷积,硬是整出卷积出来了。直接算就是图4.32c的效果。

接下里是重点问题了,如何理解图4.34。由于m个点的离散函数f在填充零之后变成f1,f和f2的傅里叶变换和反变换都是不一样的。这意味着书上的这个过程---如下图所示----得不到原来的频率域的滤波器了。(需要注意的是本来图4.34是周期函数,周期为256-1,但是填充之后周期为512-1,填充减去1是因为不需要完全滑过,之前解释了二维的。这是小问题,关键是周期变化了值得注意。)

书上上面的内容翻译有问题,不是期望,而是认为。后面的内容说的没啥意思,不知道在说什么,不管了。

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